一种基于RBF神经网络的开关磁阻电机在线建模方法

摘要

本发明公布了一种基于RBF神经网络对开关磁阻电机进行在线建模的方法，属于开关磁阻电机的智能控制的技术领域。本发明基于开关磁阻电机的静态数据，采用RBF神经网络方法，建立开关磁阻电机的离线模型。在此基础上，设计误差调节方法，建立开关磁阻电机的在线模型，在线模型具有实时在线调节的功能，能够更加准确地描述开关磁阻电机的动态特性。在实验过程中，本发明采用了建立输入输出映射关系的方法，解决了高斯函数在DSP中运算时间过长的问题，保证了基于RBF神经网络所设计的仿真模型在工程应用中的可实现性。

主权项

一种基于RBF神经网络方法的开关磁阻电机进行在线建模方法，其特征在于包括如下步骤：1)利用开关磁阻电机的静态数据训练RBF神经网络模块；2)在离线模型的基础上，加入了误差调节方法，建立了SRM的在线模型；3)对高斯函数建立了输入输出函数映射表；4)本发明在步骤3)的基础上，将SRM的离线模型和在线模型都转化为可执行代码，并用其控制SRM运行。